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一种基于用户行为偏好的视频内容访问预测与推荐方法
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本发明公开一种基于用户行为偏好的视频内容访问预测与推荐方法，首先，通过聚类技术实现镜头边缘检测和提取视频的关键帧，然后基于用户评分数据，采用深度学习技术CNN学习视频关键帧的深度视觉特征，并进一步基于深度视觉特征向量来表征视频内容。然后通过多级贝叶斯模型构建用户行为偏好模型。最后基于用户行为偏好模型，采用线性回归技术实现视频内容访问预测与推荐。采用本发明的技术方案，有效提高了个性化视频推荐的准确度。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN201610750490.6
申请日期： 2016-08-29
公开(公告)日： 2017-02-22
公开(公告)号： CN106446015A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 驳回
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